Реалізація інтерполяції функції сплайнами за допомогою мови програмування object Pascal

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 3

Лінійна інтерполяція

Для вирішення системи лінійних алгебраїчних рівнянь використовувалась алгоритмічна мова Паскаль.

program Spline;

uses Crt, Graph;

{ Структура, що описує сплайн на кожному сегменті сітки}

type SplineTuple=record

a, b, c, d, x:real;

end;

const

n_max=100; {Максимальний розмір масиву}

var

Gd,Gm: integer; {Графічний драйвер і мод}

PathToDriver: string;

splines: array[0..n_max-1] of SplineTuple; {Сплайн}

x,y: array[0..n_max-1] of real;

cur_x: real;

n:integer;

{ Побудова сплайна }

{x – вузли сітки, впорядковані за зростанням }

{y – значення функції у вузлах сітки }

{n – кількість вузлів сітки }

Procedure BuildSpline;

var i:integer;

alpha:array[0..n_max-1] of real;

beta:array[0..n_max-1] of real;

h_i:real;

h_i1:real;

A:real;

C:real;

B:real;

F:real;

z:real;

begin

{ Ініціалізація масиву сплайнів}

for i:=0 to n-1 do

begin

splines[i].x:= x[i];

splines[i].a:= y[i];

end;

splines[0].c:=0;

splines[n – 1].c:=0;

{ Рішення системи лінійних рівнянь щодо коефіцієнтів сплайнів }

{ Обчислення прогоночних коефіцієнтів - прямий хід методу }

alpha[0]:=0;

beta[0]:=0;

for i:=1 to n-2 do

begin

h_i:= x[i] – x[i – 1];

h_i1:= x[i + 1] – x[i];

A:= h_i;

C:= 2.0 * (h_i + h_i1);

B:= h_i1;

F:= 6.0 * ((y[i + 1] – y[i]) / h_i1 – (y[i] – y[i – 1]) / h_i);

z:= (A * alpha[i – 1] + C);

alpha[i]:= -B / z;

beta[i]:= (F – A * beta[i – 1]) / z;

end;

{ Знаходження рішення - зворотний хід методу прогонки }

for i:=n-2 downto 1 do

splines[i].c:= alpha[i] * splines[i + 1].c + beta[i];

{По відомим коефіцієнтам c[i] знаходимо значення b[i] i d[i]}

for i:=n-1 downto 1 do

begin

h_i:= x[i] – x[i – 1];

splines[i].d:= (splines[i].c – splines[i – 1].c) / h_i;

splines[i].b:= h_i * (2.0 * splines[i].c + splines[i – 1].c) / 6.0 + (y[i] – y[i – 1]) / h_i;

end;

end;

{ Обчислення значення інтерполяційної функції у довільній точці}

function Func(x:real):real;

var

s:SplineTuple;

i,j,k:Integer;

dx:real;

begin

if (x <= splines[0].x) then

{Если x меньше точки сетки x[0]}

s:= splines[1]

else if (x >= splines[n – 1].x) then

{ Якщо x більше точки сітки x [n - 1] - користуємося останнім елементом масиву}

s:= splines[n – 1]

else { Інакше x лежить між граничними точками сітки, то виробляємо бінарний пошук потрібного елемента масиву}

begin

i:= 0;

j:= n – 1;

while (i + 1 < j) do

begin

k:= i + (j – i) div 2;

if (x <= splines[k].x) then

j:= k

else

i:= k;

end;

s:= splines[j];

end;

dx:= (x – s.x);

{ Обчислення значення сплайна в заданій точці за схемою Горнера}

Func:=s.a + (s.b + (s.c / 2.0 + s.d * dx / 6.0) * dx) * dx;

end;

begin

ClrScr;

Gd:=Detect;

Gm:=0;

PathToDriver:='';

InitGraph(gd,gm,PathToDriver); {Ініціалізуємо графіку}

if GraphResult<>grok then halt;

n:=16;

x[0]:=0;y[0]:=260;

x[1]:=20;y[1]:=260;

x[2]:=40;y[2]:=300;

x[3]:=60;y[3]:=270;

x[4]:=80;y[4]:=330;

x[5]:=100;y[5]:=230;

x[6]:=120;y[6]:=250;

x[7]:=140;y[7]:=220;

x[8]:=160;y[8]:=210;

x[9]:=180;y[9]:=170;

x[10]:=200;y[10]:=150;

x[11]:=220;y[11]:=230;

x[12]:=240;y[12]:=180;

x[13]:=260;y[13]:=190;

x[14]:=280;y[14]:=220;

x[15]:=300;y[15]:=150;

BuildSpline;

cur_x:=100;

MoveTo(Round(cur_x),Round(Func(cur_x)));

while (cur_x<300) do

begin

cur_x:=cur_x+0.1;

LineTo(Round(cur_x),Round(Func(cur_x)));

MoveTo(Round(cur_x),Round(Func(cur_x)));

end;

ReadKey;

CloseGraph;

END.

Алгоритм побудови інтерполяційного кубічного сплайна

Нехай кожному значенню аргументу x_i, i=0,...,n відповідають значення функції f(x_i)=y_i і потрібно знайти функціональну залежність у вигляді сплайна S₃(x)=а_i0 +а_i1(x – x_i)+а_i2(x – x_i)² +а_i3(x – x_i)³, x Î[ x_i, x_i+1 ] (1.1), задовольняє перерахованим нижче вимогам:

1. функція S₃(x_i) неперервна разом зі своїми похідними до другого порядку включно;

2. S₃(x_i) = y_i, i=0,1,...,n;

3. S"₃(x₀)=S"₃(x_n)=0.

Сформульована вище задача має єдине рішення.

Друга похідна S"₃(x) неперервна і, як видно з виразу (1.1), лінійна на кожному відрізку [ x_i-1, x_i ], (i=1,...,n), тому подамо її у вигляді

, (1.2)

де h_i = x_i - x_i-1, m_i = S"₃(x_i).

Інтегруючи обидві частини рівності (1.2), отримаємо

, (1.3)

де A_i и B_i – постійні інтегрування.

Нехай в (1.3) x=x_i и x=x_i-1, тоді використовуючи умови 2, отримаємо

, i=1,...,n.

З цих рівнянь знаходимо A_i і B_i, і остаточно формула (1.3) приймає вигляд

. (1.4)

З формули (1.4) знаходимо односторонні межі похідної в точках x₁,x₂,...,x_n-1:

, (1.5)

. (1.6)

Прирівнюючи вирази (1.5) і (1.6) для i=1,...,n-1, отримаємо n-1 рівняння

(1.7)

з n-1 невідомими m_i (i=1,...,n-1). згідно з умовою (1.2) m₀=m_n=0.

Система лінійних алгебраїчних рівнянь (1.7) має трьохдіагональну матрицю з діагональним переважанням. Такі матриці є неособливими. Тому невідомі m₁ , m₂ ,..., m_n-1 знаходяться із системи (1.7) однозначно. Після визначення m_i функція S₃(x) відновлюється за формулою (1.4).

Метод прогонки

Нехай є система рівнянь, записана в матричному вигляді:

. (1.8)

У нашому випадку згідно (1.7)

Рішення системи шукається у вигляді

m_i = l_i m_i+1 + m_i, i=1,...,N-1, (1.9)

де A_i, B_i – прогоночні коефіцієнти. Використовуючи вираз для m _i-1 із (1.9), виключимо це невідоме з i -го рівняння системи. отримуємо

(a_i +c_i l_i-1)m_i + b_i m_i+1 = d_i -c_im_i-1.

Порівнюючи це співвідношення з (1.9), виводимо рекурентні формули для прогоночних коефіцієнтів l_i, m_i (пряма прогонка):

l₀=m₀=0, . (1.10)

Очевидно, що m_n-1=m_n-1 (при с_n-1=0). Всі інші невідомі знаходимо за формулами (1.9), використовуючи вирази для прогоночние коефіцієнтів (1.10). Величини l_i і a_i +c_il_i-1 не залежать від правої частини системи. Тому якщо обчислити їх і запам'ятати, то для вирішення систем, що відрізняються тільки правими частинами, потрібно 5 (n-1) арифметичних операцій.

Код програми на Pascal

#include <iostream.h>

#include <math.h>

#include <conio.h>

#include<iomanip.h>

using namespace std;

const int N=5121;

int main()

{

cout.setf(ios::left);

int i, n;

double max,max2,dK,oc,x1,A,B,h,x[N],a[N],b[N],c[N],d[N],y[N],mu[N],m[N],S3[N];

A=0;

B=3.141592653589;

max=0;

max2=0;

cout<<" ================="<<endl;

cout<<" | n | max | d ocenka | dk |"<<endl;

cout<<" -----------------------------"<<endl;

for(n=5;n<=5120;n=2*n)

{

h=(B-A)/n;

for(i=0; i<=n; i++)

x[i]=A+i*h;

a[0]=a[n]=1;

b[0]=c[n]=0;

d[0]=-sin(A);

d[n]=-sin(B);

for(i=1; i<n; i++)

{

a[i]=2*h/3;

b[i]=h/6;

c[i]=h/6;

d[i]=(sin(x[i+1])-2*sin(x[i])+sin(x[i-1]))/h;

}

y[0]=-b[0]/a[0]; //прогоночні коефіціенти

mu[0]=d[0]/a[0]; // прогоночні коефіціенти

for(i=1; i<n; i++) //пряма прогонка

{

y[i]=-b[i]/(a[i]+c[i]*y[i-1]);

mu[i]=(d[i]-c[i]*mu[i-1])/(a[i]+c[i]*y[i-1]);

}

m[n]=mu[n];

for(i=n-1; i>0; i--)

m[i]=y[i]*m[i+1]+mu[i]; //Розв’язок системи

for(i=1; i<=n; i++) // Визначення кінцевої формули

{

x1=x[i-1]+h/2;

S3[i]=((x[i]-x1)*sin(x[i-1])+(x1-x[i-1])*sin(x[i]))/h+(pow((x[i]-x1),3)-

h*h*(x[i]-x1))*m[i-1]/(6*h)+(pow((x1-x[i-1]),3)-h*h*(x1-x[i-1]))*m[i]/(6*h);

}

max=fabs(S3[1]-sin(x[0]+h/2)); // максимальна похибка

for(i=1; i<=n; i++)

{

x1=x[i-1]+h/2;

if(fabs(S3[i]-sin(x1))>max) max=fabs(S3[i]-sin(x1));

}

if(n>5)

{

dK=max2/max;

oc=max2/16;

}

if(n==5)

cout<<" |"<<setw(8)<<n<<"|"<<setw(15)<<max<<"|"<<setw(15)<<"-

"<<"|"<<setw(15)<<"-"<<"|"<<endl;

if(n>5)

cout<<" |"<<setw(8)<<n<<"|"<<setw(15)<<max<<"|"<<setw(15)<<oc

<<"|"<<setw(15)<<dK<<"|"<<endl;

max2=max;

}

getch();

}

Познавательные статьи:



Алгоритмические операторы Matlab

Конструирование и порядок расчёта дорожной одежды

Исследования учёных: почему помогают молитвы?

Почему терпят неудачу многие предприниматели?